不同于k均值聚类的k中心聚类

资 源 简 介

不同于k均值聚类的k中心聚类

详 情 说 明

k中心聚类是一种不同于传统k均值聚类的数据分组方法，最早在2007年发表在《SCIENCE》上的论文《Clustering by Passing Messages Between Data Points》中提出。与k均值聚类不同，k中心聚类不需要预先指定初始中心点，而是通过数据点之间的消息传递自动确定最具代表性的中心点。

该方法的核心思想是让数据点通过“吸引度”和“可用性”两种消息来判断哪些点更适合作为聚类中心。吸引度表示一个数据点倾向于选择另一个点作为其中心的程度，而可用性则衡量一个数据点作为中心的可信度。通过迭代传递这两种消息，算法最终收敛，并自动识别出最具代表性的聚类中心。

相比k均值聚类，k中心聚类的优势在于不需要预先设定初始中心点，且能够处理不规则形状的数据分布。此外，它对异常值具有更强的鲁棒性，因为中心点的选择是基于全局消息传递而非局部距离计算。这种方法的缺点是计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上。

该算法适用于生物信息学、图像分割、社交网络分析等领域，尤其适合数据分布复杂且无法预先确定聚类数量的场景。